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文档简介

汇报人：XXX基于python的语句情感分析-1关于情感分析的概述2核心技术3代码实现4感谢各位垂听CONTENTS1关于情感分析的概述PART1关于情感分析的概述情感分析是一种计算机技术，机器依靠自然语言处理技术和机器学习算法来完成情感分类任务其中，核心问题是如何将文本转化为计算机可处理的形式，并采用什么算法来训练机器模型以完成情感的分类任务2核心技术PART2核心技术1.jiaba库jiaba是一个用于中文分词的第三方词库，包括精确模式、完整模式和搜索引擎模式三种分词模式，能够对繁体中文进行分词，并支持自定义词典。它只需要一个Icut()函数，即可掌握大部分分词功能。如下图演示核心技术2.文本识别对原始材料信息进行分析和识别，提取带有感情色彩的主管句子是汉语情感分析的前提。文本中出现的情感词是主观文本识别的主要依据。建立情绪词典和进行情绪词统计是主观性文本识别和提取的主要方法3代码实现PART3代码实现由于准备时间有限，我们在实现的过程中并没有像在机器学习中使用到精确的算法，也没有办法进行模型训练以及后续的建模处理。只写出来一个代码的雏形代码实现首先，使用jieba库对文本进行分词处理。然后，根据载入的情感字典，计算文本中情感词的得分，得分高于0则判断为正面，得分低于0则判断为负面，得分为0则判断为中性在加载情感字典的部分，代码打开了两个文件positive.txt和negative.txt，分别读取其中的内容，并将情感词和对应的情感值存储到pos_dict和neg_dict两个字典中接下来定义了一个函数sentiment_analysis用来进行情感分析，参数为待分析的文本代码实现134函数内部先使用jieba库对文本进行分词，然后遍历分词后的词语，根据词语在情感字典中的情感值对得分进行累加。感谢最后根据得分的正负判断文本的情感倾向，返回"正面"、"负面"或"中性"最后一部分是测试代码，定义了三个文本text1、text2和最后还增加了一个用户输入的部分，用户可以输入一段文本，程序将对其进行情感分析并输出结果，分别对其进行情感分析并输出结果最后还增加了一个用户输入的部分，用户可以输入一段文本，程序将对其进行情感分析并输出结果24感谢各位垂听PART4致谢词感谢XXX提

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